Procesamiento de imágenes de los personajes y procesamiento de sonidos para los tipos de armas del juego Free Fire, con el fin de clasificarlos.
Free Fire es uno de los mejores juegos survival battle royale para móviles. El juego consta de hasta 50 jugadores que caen de un paracaídas en una isla en busca de armas y equipo para matar a los demás jugadores. Los jugadores son libres de elegir su posición inicial, tomar armas y suministros para extender su vida de batalla.
Sí supieramos qué personajes es nuestro enemigo podríamos intuir sus skill y el daño mínimo que nos podría causar. Y también si conocieramos el tipo de arma que tiene, podríamos prepararnos o plantear un contraataque mucho más efectivo, para obtener un mayor porcentaje de victorias y alcanzar los famosos booyah!
Se puede encontrar una manera efectiva de conocer los personajes y las armas que portan (en tiempo real), por medio de procesamiento de datos.
Teachable Machine es una herramienta basada en la Web que hace posible crear modelos de aprendizaje automático de manera rápida, sencilla y accesible para todos.
Se definió un modelo en Teachable con 3 personajes principales: Kelly, Miguel y Kla. Se armó un pequeño dataset de 60 imágenes para el entrenamiento. Una vez entrenado el modelo, se integro al proyecto processingImage.js.
Para ejecutar en tiempo real se adjunto el modelo: Modelo para Procesamiento de Imágenes
Se definión un modelo en Teachable con 4 tipos de armas cortas: Desert Eagle, USP, G18 y M500. Se armó un pequeño dataset con 100 audios para el entrenamiento. Una vez entrenado el modelo, se integro al proyecto processingAudio.js.
Para ejecutar en tiempo real se adjunto el modelo: Modelo para Procesamiento de Audio
Cabe destacar que en función a la cantidad de recursos y tiempo invertido, se obtuvieron buenos resultados al ejecutar el programa en tiempo real.
En el videojuego hay muchos assets, skins, modos de juego y entornos, entonces a manera de ensayo en este programa no fueron cubiertos totalmente en su totalidad. Para hacer un sistema más robusto deben ser considerados todos esos factores para un próximo modelo.
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